最終更新日時：2024.12.24 （公開日：2024.12.24）

開発自動化の最新トレンド：プロセス毎にまとめて紹介

自動化は、今やソフトウェア・システム開発の不可欠な要素です。本記事ではシステム開発やソフトウェア開発を軸に、プロセスごとの自動化トレンドを詳しく解説いたします。効率的な開発プロセスを実現するためのキーアプローチを紹介し、そのメリットを深掘りします。ここでは、システム開発における自動化、ソフトウェア開発における自動化を合わせて「開発自動化」と呼んでいます。
また、開発自動化において役立つサービスやソフトウェアについても紹介します。最新の技術を活用して開発プロセスを効率化し、品質を向上させるための一助としてください。

開発自動化とは

開発自動化とは、ソフトウェアやシステムの開発プロセスにおいて、繰り返し発生するタスクを自動化する技術や手法を指します。このアプローチにはコード生成やテスト、デプロイメントといった各段階での自動化が含まれており、手動での作業を最小限に抑えるのがゴールです。

例えば、CI（Continuous Integration。継続的インテグレーション）や CD（Continuous Deployment。継続的デリバリー）は開発自動化の一例であり、コードの変更があるたびに自動的にテストとデプロイが行われるように設定されています。

開発自動化の主な目的の一つとして、開発の効率を向上させる点とプロダクト品質を一定に保つ点が挙げられます。自動化されたプロセスを導入して人的ミスを減らし、さらに反復的なタスクにかかる時間を削減できます。

また、デプロイメントの速度が向上するため、より迅速に市場にプロダクトを投入できます。これらは競争上の優位性につながり、顧客満足度向上にもつながるでしょう。

開発自動化が特に注目される背景には、技術の急速な進化と市場の変動があります。世の中のデジタル変革が進む中で、企業はより素早く効率的に、高品質なソフトウェアを市場へ提供する必要に迫られています。
自動化はこの市場ニーズに応えるための鍵となり、さまざまな技術を利用して開発プロセスを最適化する動きが加速しています。クラウド技術、人工知能（AI）、機械学習といった技術が開発自動化をさらに推進し、複雑なタスクも効率的に処理できる時代に移り変わっています。

システム開発の自動化トレンド

現代のシステム開発における自動化トレンドは、インフラストラクチャの管理、データベース管理、ネットワーク設定の自動化など多様な文化で進んでいます。これらの領域ではIaC（Infrastructure as Code。コードによるインフラ管理）や自動化されたデータベースマイグレーションツール、ネットワークの自動構成ツールが広く利用されています。

IaCでは、サーバーの構成やネットワークの設定などのインフラ要素がコードとして管理され、これによってインフラのセットアップ、スケーリング、管理が自動化されています。また、データベース管理においては、スキーマの変更やデータの同期を自動化することで、データ整合性を保ちつつ効率的な運用が可能となります。

これらの自動化技術は、開発プロセス全体の速度と効率を飛躍的に向上させています。インフラ管理を自動化することで、システムのデプロイメントが数時間から数分に短縮されるケースも珍しくありません。自動化されたデータベース管理システムによって、データベースの変更やスキーマ管理が迅速かつ確実に行われています。

その結果として、開発チームはより創造的な作業に集中できるようになります。さらに、ネットワーク設定の自動化はシステムの安定性を高め、セキュリティリスクを最小限に抑える助けとなります。
自動化のメリットは、単に効率化だけではありません。組織全体のリスク管理や品質保証にも寄与しています。自動化によってヒューマンエラーの可能性がなくなり、一貫性ある環境が保証されます。その結果、より安全で信頼性の高いソフトウェア提供が実現します。システム開発の自動化は、技術面だけでなく、ビジネス戦略でも重要な役割を果たしています。

ソフトウェア開発の自動化トレンド

ソフトウェア開発における自動化のトレンドは、コード生成やコードレビュー、テストの自動化に重点を置いています。これらの技術は、ソフトウェアの品質を向上させるとともに、開発速度を大幅に改善します。コード生成ツールは、GitHub Copilotに代表されるサービスで提供され、エディタと連携して煩雑なプログラミング作業を自動化します。

開発者は、より高度な設計やアーキテクチャに集中できるようになります。一方、コードレビューの自動化では、静的コード解析ツールが利用され、コーディング標準の遵守や潜在的なエラーの特定が行われます。忙殺されがちなリードエンジニアの負担を軽減し、コード品質を維持するための重要なツールとなっています。

テスト自動化は特に注目される領域で、手動テストの限界を超えた効率と精度を提供します。自動テストフレームワークやツールを使用することで、コードが変更されるたびにテストが自動的に実行され、問題が即座に検出できます。その結果、リリース前のバグの発見と修正が迅速に行われます。テスト自動化はCI/CD領域で特に有効であり、開発のサイクルタイムを短縮し、プロダクト品質を継続的に向上・維持できます。

これらの自動化技術の導入によるメリットは多数あります。まず、開発プロセスの効率化によってプロジェクトの時間とコストが削減され、より多くのリソースをイノベーションに割り当てられるでしょう。

また、エラーの早期発見と修正により、最終的なプロダクトの品質が大幅に向上します。さらに、自動化はチームメンバーを繰り返しの単調な作業から解放し、よりクリエイティブで価値の高い活動に集中できることで、モチベーションに貢献します。

これらの要素が組み合わさり、組織全体の競争力が強化されます。

役立つサービス・ソフトウェアについて

では、ここでは各プロセスにおける代表的なサービスやソフトウェアを紹介します。

インフラストラクチャ自動化

インフラストラクチャ自動化においては、IaC（Infrastructure as Code）が主流です。IaCは、インフラストラクチャの設定や管理をコードで行うことで、環境の自動化とスケーラビリティを実現します。代表的なツールとしては、以下のものがあります。Terraformは元々オープンソース・ソフトウェアであったこともあり、多くのユーザーに利用されています。

各パブリッククラウドでは、自社のクラウドサービスに対応したIaCツールが提供されています。

– [Terraform](https://www.terraform.io/)

– [AWS CloudFormation](https://aws.amazon.com/jp/cloudformation/)

– [Azure Resource Manager](https://azure.microsoft.com/ja-jp/features/resource-manager/)

– [Google Cloud Deployment Manager](https://cloud.google.com/deployment-manager)

データベース管理

データベース管理においては、データベースマイグレーションツールが利用されています。これらのツールは、データベースのスキーマ変更やデータの同期を自動化することで、データ整合性を保ちつつ効率的な運用を実現します。

パブリッククラウドでは、データベースの移行や同期を自動化するサービスが提供されています。

– [Flyway](https://flywaydb.org/)

– [Liquibase](https://www.liquibase.org/)

– [AWS Database Migration Service](https://aws.amazon.com/jp/dms/)

– [Azure Database Migration Service](https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/database-migration/)

– [Google Cloud Database Migration Service](https://cloud.google.com/database-migration)

ネットワーク自動化

ネットワーク自動化（NetOpsと呼ばれます）においては、Ansibleのネットワークモジュールが有名です。ネットワーク機器では各機器メーカーでOSが異なるという課題があり、なかなか自動化が進んでいません。その中にあって、Ansibleはさまざまなベンダーの機器に対応しており、自動化が進めやすい環境を提供しています。

– [Ansible Network モジュール](https://docs.ansible.com/ansible/2.9_ja/network/user_guide/network_resource_modules.html)

– [NEEDLEWORK](https://www.ap-com.co.jp/ja/needlework/)

– [NetBrain](https://www.netbraintech.com/)